Deal Scoring Modelle mit AI Builder

Deswegen sind Deal Scoring Modelle in Dynamics unabdingbar

In einer komplexen Vertriebslandschaft sind fundierte Entscheidungen über die Priorisierung von Opportunities entscheidend. Klassische Bewertungsansätze basieren oft auf subjektiven Einschätzungen – mit entsprechend schwankender Qualität. Deal Scoring-Modelle hingegen bringen Objektivität und Transparenz in den Vertriebsprozess. Mit dem AI Builder in Dynamics 365 steht Unternehmen ein leistungsfähiges Low-Code-Werkzeug zur Verfügung, um genau solche Scoring-Modelle aufzubauen, zu trainieren und operativ zu nutzen – direkt im CRM-Alltag.

Grundlagen des Deal-Scorings

Ziele & Business-Mehrwert

Ein gutes Deal Scoring-Modell hilft dabei, die wirklich aussichtsreichen Opportunities zu erkennen – und die weniger erfolgversprechenden rechtzeitig auszufiltern. Das erhöht die Abschlussquote, reduziert Blindleistung und verbessert das Sales Forecasting. Zudem lassen sich so Ressourcen gezielter einsetzen: High-Score-Deals erhalten Priorität bei PreSales oder Management Attention, während Low-Score-Deals frühzeitig aussortiert oder automatisiert weiterbearbeitet werden können.

Faktoren – was in einen Score einfließt

Ein aussagekräftiger Score berücksichtigt verschiedene Einflussgrößen: die Phase der Opportunity, Anzahl und Qualität der Aktivitäten (z. B. Meetings, E-Mails), Deal-Größe, Branche, Typ des Kunden (Neu vs. Bestandskunde) und Engagement-Metriken. Auch historische Erfolgsdaten können einfließen – etwa wie häufig vergleichbare Deals gewonnen wurden. Diese Kombination aus Prozessdaten, Kontext und Verhalten schafft eine realitätsnahe Bewertung. Vertriebsmitarbeitende können sich so gezielt auf die aussichtsreichsten Deals konzentrieren, statt jeden Lead gleich intensiv zu behandeln.

Datenvorbereitung & Qualitätssicherung

Historische Opportunities aufbereiten

Die Basis für ein lernfähiges Modell sind saubere Daten. Mindestens 12 Monate an abgeschlossenen Opportunities – sowohl gewonnene als auch verlorene – sind empfehlenswert. Dabei sollten Dubletten bereinigt, Pflichtfelder vollständig ausgefüllt und klare Statusdefinitionen (z. B. "Won", "Lost") etabliert werden. Nur so kann das Modell valide Muster erkennen und auf neue Opportunities übertragen. Im Alltag sorgt das für mehr Vertrauen in die KI und reduziert manuelle Nachbearbeitungen deutlich.

Feature Engineering & Segmentierung

Besonders wertvoll sind abgeleitete Felder: etwa die durchschnittliche Dauer vom Erstellen bis zum Abschluss oder ein Engagement Score, der alle Aktivitäten zusammenfasst. Um das Modell zu vereinfachen, sollten seltene Werte (z. B. Nischenbranchen) zu Gruppen zusammengefasst werden. In manchen Fällen ist es sinnvoll, separate Modelle für unterschiedliche Deal-Typen – etwa Neukunden vs. Bestandskunden – zu erstellen.

Einbindung externer Variablen

Je nach Datenlage lassen sich auch externe Informationen einbinden: z. B. Marktpotenziale, Wettbewerbssituation oder ein Customer Health Score aus Dynamics 365 Customer Insights. Diese Variablen erweitern die Aussagekraft des Scores deutlich – besonders in Märkten mit hoher Dynamik. Wichtig ist, dass die Daten regelmäßig aktualisiert und im CRM verankert sind. Das ermöglicht eine noch präzisere Einschätzung der Abschlusswahrscheinlichkeit, da externe Einflüsse wie konjunkturelle Schwankungen oder Branchenveränderungen automatisch in die Bewertung einfließen. So erkennt der Vertrieb frühzeitig, welche Deals durch äußere Faktoren gefährdet oder besonders chancenreich sind.

Deal-Scoring mit AI Builder – Schritt für Schritt

Modell anlegen (Prediction Model)

Im AI Builder lässt sich ein Vorhersagemodell mit wenigen Klicks erstellen. Dazu wird ein Outcome-Feld (z. B. "Status = Won/Lost") definiert und relevante Features ausgewählt. Der Builder analysiert automatisch die Datenbasis, berechnet Korrelationen und zeigt die wichtigsten Einflussfaktoren an. Damit entsteht ein transparentes Modell, das nachvollziehbare Scores liefert.

Modell trainieren & veröffentlichen

Nach dem Training zeigt das System Kennzahlen wie Genauigkeit, Precision und Recall. Modelle mit einer Genauigkeit > 75 % gelten als solide Startbasis. Anschließend wird das Modell veröffentlicht und der Score als Feld in der Opportunity-Tabelle bereitgestellt. So kann er direkt in Formulare, Dashboards und Prozesse eingebunden werden.

Low-Code Integration mit Power Automate

Mit Power Automate lässt sich das Modell in den Vertriebsalltag integrieren. Beispiel: Bei Erstellung einer neuen Opportunity wird automatisch ein Score berechnet und gespeichert. Auch Alerts lassen sich definieren – etwa: "Wenn Score > 80, sende Teams-Nachricht an Sales Manager". So entsteht ein reaktives, intelligentes Vertriebsumfeld.

Validierung & kontinuierliche Verbesserung

KPI-Set für Modellgüte

Die Qualität des Modells zeigt sich nicht nur in technischen KPIs wie Precision oder Recall, sondern auch in Vertriebskennzahlen. Etwa: Wie hoch ist die Abschlussrate bei Deals mit Score > 70? Wie gut stimmen Scores mit den Forecasts überein? Diese Werte sollten regelmäßig überwacht und im Vertriebsreporting sichtbar gemacht werden.

Feedback-Loop & Retraining

Verkäufer können Scores kommentieren oder überstimmen – z. B. bei falscher Einschätzung durch das Modell. Diese Rückmeldungen sollten gesammelt und für das nächste Modelltraining genutzt werden. Je nach Dynamik der Märkte empfiehlt sich ein Re-Training alle 3 bis 6 Monate – idealerweise automatisiert über Pipelines.

Monitoring False Positives / Negatives

Ein zentrales Ziel ist die Reduktion von Fehlbewertungen: False Positives (Deals mit hohem Score, aber kein Abschluss) kosten Zeit; False Negatives (Deals mit niedrigem Score, die doch erfolgreich waren) kosten Umsatz. Diese Fälle müssen identifiziert, analysiert und in die Modelloptimierung einbezogen werden.

Einbettung in CRM-Alltag

Visualisierung & Benutzerführung

Der Score sollte direkt in der Opportunity sichtbar sein – etwa als Skala (0–100) oder Ampel (Grün, Gelb, Rot). Auch zusätzliche Hinweise wie "Warnzeichen aktiv" bei niedrigem Score und baldigem Closing Date können ergänzt werden. Dashboards zeigen Durchschnitts-Scores nach Phase, Region oder Team – ein wertvolles Steuerungsinstrument.

Alerts & Automatisierte Aktionen

Besonders hilfreich sind Trigger-Events: Steigt der Score plötzlich stark an, können zusätzliche Ressourcen bereitgestellt werden. Sinkt er stark, wird ein Follow-up angestoßen oder der Manager informiert. Solche Mechanismen erhöhen die Reaktionsgeschwindigkeit und helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen. So geht kein potenzieller Abschluss durch fehlende Reaktion oder Ressourcenengpässe verloren. Mann kann also, z. B. einen vielversprechenden Deal kurzfristig mit einem Entscheidungsträger besetzen oder bei einem risikobehafteten Deal gezielt intervenieren, bevor es zu spät ist.

Einfluss auf Forecast & Pipeline

Ein konsistentes Scoring-Modell lässt sich direkt im Forecast verwenden – etwa durch Gewichtung der Pipeline: Dealwert × Score = Weighted Pipeline. Zusätzlich kann definiert werden, dass nur Opportunities mit Score ≥ 60 in die "Commit"-Forecast-Kategorie fallen. So entsteht ein objektiver, datenbasierter Forecast-Prozess.

Best Practices, Fallstricke & ROI-Beispiele

Klassisch vs. KI: Unterschied & Kombi-Strategie

Viele Unternehmen starten mit regelbasierten Scores (z. B. BANT) und wechseln später zu KI-Modellen. Der Übergang sollte begleitet und transparent gestaltet werden: z. B. durch Anzeigen der wichtigsten Einflussfaktoren (Explainable AI). Auch eine parallele Nutzung (A/B-Test) kann sinnvoll sein, um Akzeptanz und Mehrwert zu belegen.

Typische Stolpersteine

Fehlerhafte Daten, unklare Felder oder veraltete Statusdefinitionen sind häufige Ursachen für schlechte Modelle. Ebenso problematisch: bewusste Manipulation durch Nutzer, etwa das Markieren von Budget, obwohl keines existiert. Schulung, Klarheit und technische Prüfungen sind hier essenziell. Das verhindert unnötige Diskussionen über unklare Scores und sorgt für mehr Vertrauen in das System.

ROI-Beispiele

Unternehmen, die Deal Scoring konsistent einsetzen, berichten von +20 % Win-Rate bei den Top 20 % der Deals. Also ein deutlich verbesserter Return on Investment. Pipeline-Reviews werden effizienter, weil Low-Score-Deals aussortiert werden. Und Forecast-Trefferquoten verbessern sich signifikant, wenn nur Score-basierte Werte in die Planung einfließen.

Fazit

Deal Scoring mit AI Builder ist ein praxisnaher, skalierbarer Weg, um KI im Vertrieb zu verankern. Es verbessert die Transparenz, unterstützt Entscheidungen und bringt Struktur in die Pipeline. Richtig umgesetzt, entstehen nicht nur bessere Forecasts – sondern eine Vertriebskultur, die auf Daten statt auf Bauchgefühl basiert. Das bedeutet im Alltag: Sales-Teams wissen genau, welche Deals lohnenswert sind, Manager erkennen rechtzeitig Risiken – und alle Beteiligten arbeiten mit einem gemeinsamen, datenbasierten Verständnis von Prioritäten und Erfolgschancen.

Aliru GmbH – Ihr Partner für KI-gestütztes Deal-Scoring

Die Aliru GmbH begleitet Unternehmen im DACH-Raum bei der Einführung von Deal-Scoring-Modellen in Dynamics 365. Von der Datenbereinigung über das AI Builder Setup bis hin zu Dashboards und Change Management liefern wir Best-Practice-Frameworks, tiefes Branchen-Know-how und selbst gebaute Anwendungen. So wird aus KI ein messbarer Wettbewerbsvorteil – und Ihr Vertrieb fokussiert sich auf die Deals, die wirklich gewinnen.